썰티나인

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What is your story?
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[썰티나인 @39ninesix]

일이 안 줄어드는 이유.
https://t.co/upK63I2H9s

[Kimcandie @kimcandie551]

주식 평생 할 거면 이 시간대는 뼈에 새겨야 합니다.
09:00~09:15 → 매수 금지, 매도 우선
개미들 감정 제일 뜨거울 때. 갭상승? 일단 절반 줄이고 시작.
09:15~10:00 → 관망 구간
진짜 상승인지 개미 털기인지 드러나는 시간. 거래량 터지고 시초가 지키는 놈만 타점 잡음.
12:30~13:00 → 눌림목 대기
지루한 점심 직후 지지선 테스트 나옴. 추격 금지, 20일선 근처에서 대기.
14:30~15:20 → 줍줍 찬스 (추격 금지)
단타 손절 물량 섞이면서 싸게 살 기회 옴. 단, 마지막 동시호가는 기관 싸움이니 관망.
30년 굴러보니 시장은 똑똑한 놈이 아니라 기준 있는 놈이 먹습니다.

[donsan @donsan_4]

제 생각에 별다른 공부 없이
주식으로 부자되는 길은

미국주식 지수추종ETF를
(voo spym qqq qqqm 등)
공포탐욕지수 낮을 때마다
분할로 모으는 거 외엔

진짜 없는 것 같습니다

공탐지수 익스트림피어 구간이
생각보다 자주 옵니다

이번 하락에 스트레스받고 아무것도 하기 싫다 하시는 분들은 트레이딩 하지마시고 그냥 voo 모으세요

공탐지수 보는 곳은 아래 링크입니다
https://t.co/tVfk52nSKY

[고딩경제맨 @winneravgwin]

[ 오늘 공개한 클로드코드 팀, 루프 Loop 설계 상급노하우 한글 요약 🧐 ]

AI 코딩 에이전트를 단순히 “프롬프트로 지시”하는 것이 아니라,
반복적으로 일하게 만드는 “루프(loop)”를 설계하는 방법

좋은 루프 설계란 에이전트에게 단순히 명령을 반복해서 내리는 것이 아님

“언제 시작하고, 무엇을 목표로 하며, 언제 멈추고, 어떻게 검증할지”를 명확히 정해 자동화 가능한 작업 구조를 만드는 것

1. Turn-based loop

사용자가 매번 프롬프트를 입력해서 에이전트를 작동시키는 가장 기본적인 방식입니다.

예를 들어 “좋아요 버튼 만들어줘”라고 하면 Claude가 코드를 읽고 수정하고 테스트한 뒤 결과를 알려줍니다. 이후 사용자가 다시 확인하고 다음 지시를 내립니다.

이 방식은 짧은 작업이나 탐색적 작업에 적합합니다. 다만 품질을 높이려면 사람이 하던 검증 절차를 SKILL.md 같은 파일에 적어두어 Claude가 스스로 확인하게 만들 수 있습니다.

예:
UI 변경 후에는 dev server 실행, 브라우저에서 직접 클릭, 콘솔 오류 확인, 성능 측정, 스크린샷 비교 등을 하도록 정의할 수 있습니다.

2. Goal-based loop

/goal을 사용해 완료 조건을 명확히 정해두고, 그 조건이 만족될 때까지 Claude가 반복 작업하게 하는 방식입니다.

예를 들어:
/goal get the homepage Lighthouse score to 90 or above, stop after 5 tries.

즉, “홈페이지 Lighthouse 점수를 90점 이상으로 올리고, 최대 5번까지만 시도해라”처럼 목표와 제한을 함께 둡니다.

이 방식은 테스트 통과, 점수 기준, 특정 오류 제거처럼 성공 여부를 검증할 수 있는 작업에 적합합니다.

3. Time-based loop

/loop나 /schedule을 사용해 정해진 시간 간격마다 작업을 반복하는 방식입니다.

예:
/loop 5m check my PR, address review comments, and fix failing CI

이렇게 하면 5분마다 PR을 확인하고, 리뷰 코멘트를 반영하거나 실패한 CI를 고치게 할 수 있습니다.

/loop는 로컬 컴퓨터에서 실행되기 때문에 컴퓨터를 끄면 중단됩니다. 반면 /schedule은 클라우드에서 루틴처럼 실행할 수 있습니다.

이 방식은 Slack 요약, PR 확인, CI 실패 대응, 외부 시스템 상태 확인처럼 반복적으로 확인해야 하는 작업에 적합합니다.

4. Proactive loop

사람이 실시간으로 지시하지 않아도, 이벤트나 스케줄에 따라 에이전트가 스스로 작업을 수행하는 구조입니다.

예를 들어 매시간 피드백 채널을 확인하고, 새 버그 리포트가 있으면 triage하고, 수정하고, 응답까지 하도록 구성할 수 있습니다.

이 방식은 /schedule, /goal, dynamic workflows, auto mode 등을 조합해서 만듭니다.

적합한 작업은 버그 리포트 처리, 이슈 분류, 마이그레이션, 의존성 업그레이드, 반복적인 운영 업무입니다.

> 코드 품질을 유지하는 방법

루프를 잘 설계하려면 단순히 에이전트를 오래 돌리는 것이 아니라, 좋은 시스템을 만들어야 합니다.

코드베이스 자체를 깔끔하게 유지하기

Claude가 스스로 검증할 수 있는 방법을 제공하기
최신 문서와 프레임워크 가이드를 쉽게 참고할 수 있게 하기
두 번째 에이전트를 코드 리뷰어로 활용하기
문제가 생기면 그 문제만 고치지 말고, 다음 반복에서 재발하지 않도록 시스템에 반영하기
토큰 사용량 관리 방법
루프는 반복 작업이므로 토큰을 많이 쓸 수 있습니다. 따라서 경계를 명확히 해야 합니다.

작업에 맞는 루프와 모델을 선택하기

성공 조건과 중단 조건을 명확히 정의하기
큰 작업 전에 작은 범위로 먼저 실험하기
반복적이고 결정적인 작업은 스크립트로 처리하기
너무 자주 실행하지 않기
/usage, /goal, /workflows 등으로 사용량을 확인하기

[Leaf Meta 🇰🇷 @leafmeta]

전략 문서가 두꺼울수록 전략이 없다는 증거다

로저 마틴이 HBR에 쓴 한 줄이 있다.

“전략이 완전히 편안하게 느껴진다면, 그건 좋은 전략이 아닐 가능성이 높다.”

대부분의 기업이 전략이라 부르는 것의 정체는 예산 계획이다. 목표를 나열하고, 이니셔티브를 붙이고, 수치를 채운다. 그 과정이 끝나면 안심이 된다. 마틴은 그 안심 자체가 경고 신호라고 했다.

전략의 본질은 선택이다. 그것도 불편한 선택. 무엇을 할지가 아니라 무엇을 하지 않을지를 명시하는 것. 그게 없으면 전략이 아니라 소원 목록이다.

그렇다면 전략이 필요없는 순간은 언제인가.

답이 이미 있는 상황에선 전략보다 실행이 먼저다. 이미 검증된 모델을 반복하는 것에 전략 회의를 붙이는 건 낭비다. 반대로 환경이 빠르게 바뀌는 상황에선 완성된 전략보다 빠른 실험이 더 강하다.

누가 만드나. 경영학자 민츠버그는 이 질문에 뒤통수를 쳤다.

혼다가 미국 시장을 장악한 건 계획된 전략이 아니었다. 현장 직원들이 시행착오 끝에 발견한 것을 본사가 나중에 전략으로 문서화했다. 가장 위대한 전략은 회의실이 아니라 현장에서 만들어지고, 사후에 이름이 붙는다.

AI 시대엔 이 구분이 더 날카롭다. 패턴을 분석하고 계획을 짜는 일은 AI가 더 빠르다. 어떤 패턴을 볼 것인지, 무엇을 포기할 것인지를 결정하는 것만이 사람의 전략이다.

전략의 핵심은 분량이 아니라 포기다. 무언가를 버리는 용기가 없으면 전략이 아니라 목록이다.

로저 마틴 HBR 원문, 루멜트 저서, 민츠버그 창발 전략 논문 교차 검증했다.

#전략 #경영 #메타인지

#출처 안 믿겨도 괜찮다. 셋 다 열어보면 된다.

전략과 계획이 왜 다른지, 어떤 함정에 빠지는지 → 로저 마틴 HBR 원문 해설 https://t.co/ibuiRoHCc9

좋은 전략의 3요소(진단, 방침, 행동)가 궁금하다면 → 리처드 루멜트 ‘좋은 전략 나쁜 전략’ 요약 https://t.co/aHXn5AP8uu

전략이 현장에서 만들어진다는 민츠버그 창발 전략 → 전략 vs. 계획 구분 정리 https://t.co/cEbPTN4gTM

[돈에미친너구리 @CrazyMoneyCoon]

챗GPT한테 질문부터 한다면, 완전히 잘못쓰고있는거임

AI를 잘 쓰는 사람과
못 쓰는 사람의 차이는 뭘까?
이 고민을 해결해줄 영상을 찾았음

오늘 본 영상에서
스탠포드 교수가 의외의 말을 했음

“AI를 검색창처럼 쓰면
잠재력의 겉핥기조차 못 합니다.”
솔직히 놀랐고 좀 찔렸음

나도 챗GPT를 켜면
대부분 이렇게 물어봤음
“이거 요약해줘.”
“이거 써줘.”
“이거 알려줘.”

근데 교수는
이 방식이 잘못됐다고 했음

AI에게 바로 답을 묻지 말고,
오히려 AI가 나에게 질문하게 만들라는 거임
(이 부분이 좀 흥미로움)

예를 들면 이렇게

“이 문제를 해결하려면
내가 너에게 어떤 정보를 줘야 해?”

“더 좋은 답을 얻으려면
어떤 질문을 해야 해?”

“내 상황을 보고
나에게 필요한 질문 10개를 해줘.”

이 말을 듣고 느껴진게 컸음

우리는 AI를
네이버, 구글 검색창처럼 쓰고 있었던거임
같이 일하는 직장 동료처럼 대하지 않았음

팀원이 부족한 결과물을 가져오면
우리는 바로 버리지 않음

피드백을 주고
방향을 알려줌 그리고
다시 개선하게 만듦

AI도 똑같음

처음 나온 답이 별로라고
“역시 별로네” 하고 끝내는 게 아니라,
“이 부분은 약해.”
“좀 더 현실적으로 바꿔줘.”
“내 문체에 맞춰 다시 써줘.”
“반대 관점도 넣어줘.”

이렇게 코칭해야
진짜 쓸 만한 결과물이 나옴

또 인상 깊었던 건
손가락보다 목소리를 쓰라는 말이었음

타이핑을 하면
나도 모르게 멋있게 말하려고 함

근데 음성으로 말하면
생각이 정리되지 않아도 일단 쏟아낼 수 있음
그리고 이게 더 자연스러움

AI는 그걸 정리해주고,
질문해주고,
다시 구조화해줌

결국 AI 시대의 창의력은
프롬프트를 외우는 능력이 아니라
내 생각을 AI와 주고받으며
첫 번째 아이디어를 넘어서는 능력인 것 같음

나처럼 AI를 쓰면서도
뭔가 결과물이 평범하다고 느꼈던 사람들에게
이 영상이 꽤 도움이 될 것 같아 남겨봄

앞으로는 이렇게 써보려고함
AI에게 답을 시키지 말고
먼저 나에게 질문하게 만들기

AI를 도구로 쓰지 말고,
같이 일하는 팀원처럼 대하기

생각보다 이 차이가
앞으로의 생산성 차이를 크게 만들 것 같음

나도 바꾼 방법으로 AI 써보고
후기를 적어보려고함

출처 : EO Korea

[청산의달인 @jk_sats]

★6천만원→800만원 주식 실패 이유.

주식으로 크게 잃은 사람의 사연 영상을
봤는데, 망하는 사람한테는 공통 패턴이
있더라. 반면교사용으로 가져옴.

★ 이렇게 하면 망한다.
① 잃을수록 '더 세게' 베팅함
(빚투로 한 방에 복구하려다 더 키움)
② '되는 날'의 기억에만 매달림
(가끔 터진 수익을 실력으로 착각)
③ 남 탓·시장 탓을 함
(밖에서 원인 찾으면 고칠 게 안 보임)
④ '무조건 된다'는 확신에 기댐
(투자에 '무조건'은 없음. 제일 위험)

사실 제일 무서운 건 ④였음.
이미 6천을 잃은 사람한테 "더 잘하면
된다"는 확신을 주입하면, 그 사람은
멈추지 못하고 남은 800마저 건다는 것.

손실을 본 사람일수록
'빨리 복구해야 한다'는 조급함 때문에
더 위험한 베팅으로 끌려가기 쉬움.
이걸 '본전 심리'라고 함.

☆ 그래서 망하지 않으려면 반대로 가야 함,
1) 잃었을 때일수록 베팅을 '줄이기'
2) 빚(미수·신용)으로 투자 안 하기
3) "무조건 된다"는 말은 일단 의심하기
4) 내가 통제할 수 있는 건 종목·비중·
대응뿐, 수익은 시장이 정한다는 것 인정

결국 투자에서 살아남는 사람은
'잘 버는 사람'이 아니라
'크게 안 잃는 사람'인 듯.

꼭 투자하다가 한 방을 노리면
결국, 그 한 방에 무너진다는 걸
잊지 말아야 할 것 같음.🥺

(이 글은 특정 매매기법 추천이 아니라
'이렇게 하면 위험하다'는 경고임.
투자 손실로 힘든 분은 무리한 복구
시도보다 잠시 멈추는 게 안전함)

[박사런돈미새 @buddha_for_cash]

토스증권 거래 API가 나오면 가장 먼저 할 일
(준비물 codex 나 claude code 50달러 요금제)

1. 추세추종 기법의 모든 요소를 LLM이 알기 쉽게 마크다운으로 정리해둔다. (이건 X 고수들 자료 참고 & 책)

2. 모든 수급, 기관, 추세, 손익비를 해놓고 종목을 찾는다.

3. 매수 후 손절은 10%에 걸어둔다.

해보고 종목 찾아서 고수분들께 물어볼 예정

[Mirua(미루아) @Mirua1004]

# 세계에서 가장 유명한 인생 법칙 5가지

1. 머피의 법칙 (Murphy's Law)
무언가 일어날까 두려워할수록 그 일은 실제로 일어날 가능성이 높다

2. 키들린의 법칙 (Kidlin's Law)
문제를 명확하고 구체적인 글로 써보면, 이미 절반은 해결된 것이다

3. 길버트의 법칙 (Gilbert's Law)
어떤 일을 맡았으면, 원하는 결과를 내기 위한 최선의 방법을 찾는 건 오롯에 네 책임이다

4. 윌슨의 법칙 (Wilson's Law)
지식과 지능을 우선순위에 두면, 돈은 자연스럽게 따라온다

5. 폴클랜드의 법칙 (Falkland's Law)
굳이 결정을 내릴 필요가 없는 일이라면, 결정하지 마라

내가 아는건 머피 뿐

[썰티나인 @39ninesix]

실현하기
https://t.co/W38fjrb17k

[Rahul @sairahul1]

Two Anthropic engineers spent 24 minutes exposing every Claude Code feature you didn't know existed.

Most people will scroll past this. Don't be most people.

[나봄씨 @nabumc0]

진짜 똑똑한 사람이 쓰는 말 7가지

1. “그럴 수도 있겠네요”
→ 부정 없이 상황을 수용
2. “듣고 보니 그런 면도 있네요”
→ 상대 의견 인정, 중립 유지
3. “제 입장은 이렇습니다”
→ 감정 없이 명확한 자기표현
4. “그 얘기 듣고 생각이 좀 바뀌었어요”
→ 유연한 사고와 태도
5. “그건 제가 좀 더 알아보고 말씀드릴게요”
→ 모를 땐 정확하게 대응
6. “그 얘기, 나중에 다시 정리해볼 수 있을까요?”
→ 논쟁을 부드럽게 정리
7. “말씀 감사합니다. 덕분에 배우네요”
→ 상대를 존중하는 마무리

[썰티나인 @39ninesix]

https://t.co/tZzPZGgEdF

[나봄씨 @nabumc0]

50 넘어 알게 되는 뼈 때리는 인생 조언

1. 가르치려 들지 마라. 어차피 안 듣는다
2. 혼자를 즐겨라. 그게 진짜 휴식이다
3. 자식에게 모든 걸 걸지 마라. 결국 남이다
4. 몸이 재산이다. 아프면 모든 게 끝이다
5. 착한 사람 될 필요 없다. 이용만 당한다
6. 자랑하지 마라. 듣는 사람은 괴로울 뿐이다
7. 남의 시선 신경 쓰지 마라
아무도 당신에게 관심 없다
8. 돈이 전부가 아니다
하지만 없으면 비참하다
9. 지나간 일에 후회하지 말라
바뀌는 건 없다
10. 아닌 인연은 끊어내라. 시간 낭비다

[Haru-삼촌 @lmc8710]

응급실 의사가 수백번의 죽음을 보고 깨달은 것..

6살 여자 아이가 감기약을 먹고 가래소리가 안좋아져서 아빠가 출근 전 아이를 업고 응급실에 온 적이 있었어요 응급실에 도착한 후 아이에게 "다 왔다" 하면서 뒤를 봤는데 아이는 이미 숨이 멈춰 있었습니다.

제 기억속에는 그 아빠가 목메어 우는 소리가 아직도 남아 있습니다. 그렇게 생사를 넘나드는 순간들을 자주 겪게 되면 이런 생각이 듭니다. "나중은 없다." "지금 할 수 있는 건 다 하자." 그래서 저는 날씨가 좋은 날, 꼭 가족들과 나들이를 갑니다. 지금이 아니면 할 수 없을 가족들과의 행복한 일상 에피소드를 차곡 차곡 쌓아두고 싶어서요.

고대 로마의 저명한 철학자 세네카는 이렇게 말했습니다. "인생은 얼마나 오래 살았느냐가 아니라 얼마나 잘 살았느냐에 달려있다." 우리의 인생을 가치있게 만드는 건 큰 성공도, 화려한 성취도 아닌 가볍게 지나치기 쉬운 "평범하고 소중한 일상들"입니다.

하루의 끝에 가족들과 나누는 가볍지만 재미난 대화나, 주말에 친구와 커피 한잔 마시며 이런 저런 수다를 떠는 것이 별것 아닌 순간처럼 생각되지만 실제로는 가장 소중한 순간입니다.

지금 당신이 당연하다는듯이 보내는 가까운 사람들과의 일상은 결코 당연한 것이 아닙니다 누군가와 갑작스러운 이별이 찾아온다 해도 후회하지 않을 수 있도록 당신과 가까운 사람들에게 주고 싶은 사랑과 애정을 아끼지 마세요.

[썰티나인 @39ninesix]

Dijon and Mk.gee in Coachella 2026
https://t.co/pOKCSZ1oSh

[Cognac(꼬냑) @supernovajunn]

안드레 카파시가 GitHub에 파일 하나를 올렸다.

코드도 없다. 앱도 없다. 그냥 마크다운 문서 하나만 있는데. 이름은 llm-wiki.md. 올린 지 10시간 만에 별 1,757개, 포크 318개를 받았다.

이 뜻은 전 세계 개발자들이 그 파일 하나 보고 "바로 이거야"를 외쳤다는 뜻이다.

그동안 우리가 AI를 쓰는 방식이 사실 꽤 비효율적이었다는 것을 아는가?

지금 대부분의 사람들은 AI에게 파일을 던져주고 "이거 요약해줘", "이거 분석해줘"를 반복한다. 질문할 때마다 AI는 그 문서를 처음 읽는다. 어제 읽었던 논문, 지난달에 저장해둔 기사, 3년 전에 메모해둔 아이디어를 말이다.

AI는 그걸 기억하지 못한다. 매번 새로 읽고, 매번 새로 연결하고, 매번 새로 이해한다. 쌓이는 게 없다.

이걸 RAG 라고 부른다. 기술적으로는 아무 문제없다. 근데 생각해보면 이상하다. 당신이 매일 같은 책을 처음 읽는 사람한테 질문을 던지는 거랑 같다. 그 사람은 절대 전문가가 될 수 없다. 어제 읽은 걸 오늘 잊으니까.

카파시가 제안한 건 다르다. AI가 지식을 읽을 때마다 그냥 답을 뱉고 끝내는 게 아니라, 그걸 위키에 쌓아두는 것이다. 연결하고, 모순을 찾아 표시하고, 업데이트하고, 계속 더 풍부하게 만들어간다. 새 자료가 들어올수록 위키는 더 똑똑해진다. 쌓인다. 마치 이자의 복리처럼.

구조는 단순하다. 세 겹이다.

첫 번째 겹은 원본 자료들. 논문, 기사, 메모. AI는 이걸 읽기만 하고 절대 건드리지 않는다.

두 번째 겹은 위키. AI가 직접 쓰고 유지하는 마크다운 파일들. 요약 페이지, 개념 페이지, 연결 페이지. 당신이 읽고, AI가 쓴다.

세 번째 겹은 스키마. AI한테 "이 위키를 어떻게 관리해"라고 알려주는 설정 파일. 카파시는 이걸 AGENTS.md나 CLAUDE.md에 넣어두라고 한다.

카파시 본인은 왼쪽에 AI 에이전트, 오른쪽에 옵시디언을 열어두고 쓴다고 했다. AI가 위키를 수정하면 옵시디언에서 실시간으로 업데이트되는 걸 본다고. 그의 표현이 정확하다. "옵시디언은 IDE, AI는 프로그래머, 위키는 코드베이스다"

예를 들어, 책을 읽는 방식도 달라진다. 소설 한 권 읽으면서 챕터마다 AI한테 넣으면, 끝날 때쯤 등장인물 관계도, 복선 추적 페이지, 주제 연결 지도가 완성되어 있다. 톨킨 게이트웨이처럼 수천 명이 수년에 걸쳐 만든 팬 위키를 혼자, AI와 함께, 책 한 권 읽는 시간에 만들 수 있다.

근데 이 파일이 왜 이렇게 빠르게 퍼졌냐. 기술적으로 새로운 게 있어서가 아니다.

카파시가 이 파일을 "아이디어 파일"이라고 부른 게 핵심이다. 코드가 없다. 우리가 직접 설치할 게 없다. "이 아이디어를 당신 에이전트에게 그대로 복붙하면, 에이전트가 당신 상황에 맞춰 직접 구현해준다"는 것이다.

시대가 바뀌었다. 더 이상 앱을 공유하는 게 아니라 아이디어를 공유하는 방향으로 흐르는 것 같다. 받은 사람이 실행하는 게 아니라, 받은 사람의 에이전트가 실행한다.

이게 왜 충격인지 생각해보면 된다. 오픈소스 소프트웨어는 코드를 나눈다. 하지만 코드는 여전히 직접 설치하고, 설정하고, 유지해야 한다.

아이디어 파일은 다르다. 에이전트가 당신 환경, 당신 워크플로우, 당신 취향에 맞게 알아서 구현한다고 보면 될 것이다.

우리는 오래전부터 "정보가 너무 많아서 문제"라고 했다. 근데 사실 정보가 많은 게 문제가 아니었다. 정보가 연결되지 않는 게 문제였다.

LLM 위키는 그 연결을 AI한테 맡기는 거다. 당신이 할 건 좋은 자료 찾아오는 것, 그리고 좋은 질문 던지는 것. 나머지 연결, 요약, 교차참조, 모순 발견, 업데이트는 에이전트가 한다. 우리의 생각과 뇌는 더 중요한 일에 쓰인다.

지식을 쌓는다는 건 원래 그런 거였다. 연결되고, 업데이트되고, 깊어지는 것. 우리는 그냥 그걸 할 인내심이 없었을 뿐이다. 에이전트는 인내심이 무한하다.

[M @nyse_min]

MBTI 중에 N과 S 확실하게 보여줌
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

엄청 웃기고 맞다!
나도 N이야
맨날 저런 개소리 잘함

출처: dalbong_otter

[썰티나인 @39ninesix]

@nyse_min ㅋㅋ

[HANA @Adhd_Hana]

이거 되게 신기하다
심리학적으로 멘탈이 건강한 사람들은 적당히 자기 좋을 대로 착각하며 사는 경향이 있대. 예를들면 남들이 근자감이라고 비웃어도, 혼자 난 될 놈이다라고 믿고 밀어 붙인다는거야. 반대로 가벼운 우울증이 있는 사람들은 오히려 너무 객관적이거나 현실을 정확히 직시했대.